package com.yubest;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Map;

/**
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * 实现 LRUCache 类：
 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 * <p>
 *
 * <p>
 * 示例：
 * <p>
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 * <p>
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 *
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= capacity <= 3000
 * 0 <= key <= 10000
 * 0 <= value <= 10^5
 * 最多调用 2 * 10^5 次 get 和 put
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 *
 * @Author hweiyu
 * @Description
 * @Date 2022/1/14 10:17
 */
public class P0146 {

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
        lRUCache.put(1, 0); // 缓存是 {1=0}
        lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=0, 2=2}
        lRUCache.get(1);    // 返回 1
        lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=0, 3=3}
        lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
        lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
        lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
        lRUCache.get(3);    // 返回 3
        lRUCache.get(4);    // 返回 4
    }
}

class LRUCache {

    private int capacity;

    private int size;

    private LinkedList<LruCacheNode> list;

    private Map<Integer, LruCacheNode> map;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        list = new LinkedList<>();
        map = new HashMap<>();
    }

    public int get(int key) {
        LruCacheNode node = map.get(key);
        //move to list first
        if (null != node) {
            list.remove(node);
            list.addFirst(node);
        }
        return null == node ? -1 : node.val;
    }

    public void put(int key, int value) {
        LruCacheNode newNode = new LruCacheNode(key, value);
        list.addFirst(newNode);
        if (map.containsKey(key)) {
            LruCacheNode oldNode = map.put(key, newNode);
            //delete old node from list
            list.remove(oldNode);
        } else {
            map.put(key, newNode);
            if (size == capacity) {
                //delete lastest node from list
                LruCacheNode oldNode = list.removeLast();
                map.remove(oldNode.key);
            } else {
                size++;
            }
        }
    }
}

class LruCacheNode {
    int key;
    int val;

    LruCacheNode(int key, int val) {
        this.key = key;
        this.val = val;
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
